中国猪肉市场在全球市场中的规模在1.4万亿元左右,对GDP贡献率超2%,同时猪肉在我国居民肉类食品消费结构中占总量的64%,然而传统猪场养殖存在养殖手段落后、环境控制不佳、发情检测不及时、药物残留等问题,这将影响猪只繁殖与人体健康等。为了避免出现猪群爆发大面积疾病、肉质低劣、危害人们身体健康和养殖污染等问题,提高生猪养殖系统的自我调节能力和生猪繁殖能力,本文通过将物联网嵌入式技术融入到生猪养殖行业,并提出双模糊解耦PID算法提高系统自我控制能力以及提出基于EM似然估计并行KNN算法实现生猪发情检测从而提高生猪繁殖能力等,结合感知设备和控制设备开发生猪养殖感知与控制系统,主要研究工作如下:1.分析国内外生猪养殖业的发展现状、发掘生猪养殖存在的问题,结合物联网嵌入式技术提出并设计了生猪养殖感知与监控系统,该系统同时具有web端与Android移动端。2.感知技术研究:通过各种传感设备实现对猪场温度、湿度、氨气、二氧化碳、硫化氢等环境数据以及猪只采食量、活动量、体温等发情数据的全天候采集,同时使用无线摄像头对猪栏进行全天候实时监控,养殖户可随时查看猪场内部情况。3.控制技术研究:养殖户通过查看系统展示的环境数据信息,对猪场刮粪板、风扇、水泵、舵机等养殖设备进行远程控制,让养殖场环境参数使其稳定在用户预设区间,同时系统还设计了控制日志记录以及监控功能研究。4.算法研究:本文提出一种双模糊解耦PID算法在实现自动控制的同时解决了温湿度控制时滞、强耦合以及养殖环境中存在温湿度、氨气、二氧化碳和硫化氢等多参数只能单一调控的问题;在发情数据检测方面提出一种基于EM极大似然估计的并行KNN算法,解决了由数据不精确导致的异常检测结果错误和由于采集的母猪生理数据集庞大所出现的执行速度慢效率低等问题。通过对系统进行感知测试、控制测试以及系统压力测试等,系列数据表明系统运行稳定可靠,数据测量及时准确,可实现猪场数据实时感知展示和养殖设备远程控制,客户端功能完善且人机界面友好,可实现对猪场的精准养殖要求。